Из Википедии, бесплатной энциклопедии
  (Перенаправлено из маски Unsharp )
Перейти к навигации Перейти к поиску
К нижней части изображения применена нерезкая маскировка

Нерезкое маскирование ( USM ) - это метод повышения резкости изображения , часто доступный в программном обеспечении цифровой обработки изображений . Его название происходит от того факта, что в этой технике используется размытое или «нерезкое» негативное изображение для создания маски исходного изображения. [1] Затем маска нерезкости комбинируется с исходным позитивным изображением, создавая изображение, которое менее размыто, чем исходное. Результирующее изображение, хотя и более четкое, может быть менее точным представлением объекта изображения. В контексте обработки сигналов маска нерезкости обычно является линейной или нелинейной. фильтр, усиливающий высокочастотные компоненты сигнала.

Нечеткое маскирование в фотолаборатории [ править ]

Упрощенный принцип нерезкой маскировки

Для фотографической фотолаборатории широкоформатный негатив на стеклянной пластине копируется контактным способом на низкоконтрастную пленку или пластину для создания позитивного изображения. Тем не менее, позитивная копия создается с копирующим материалом, контактирующим с обратной стороной оригинала, а не эмульсией в эмульсию , поэтому она размыта. После обработки этот размытый позитив заменяется на обратную сторону оригинального негатива. Когда свет проходит как через отрицательный, так и через положительный регистр (например, в увеличителе ), положительный результат частично отменяет некоторую информацию в отрицательном.

Поскольку позитив был намеренно размыт, удаляется только низкочастотная (размытая) информация. Кроме того, маска эффективно уменьшает динамический диапазон исходного негатива. Таким образом, если полученное увеличенное изображение записано на контрастной фотобумаге , частичное подавление подчеркивает высокочастотную пространственную информацию (мелкие детали) в оригинале без потери деталей светлых или теневых участков. Полученный отпечаток выглядит более резким, чем отпечаток, сделанный без нерезкой маски: его резкость увеличивается.

В фотографической процедуре степень размытия можно контролировать, изменяя «мягкость» или «жесткость» (от точечного источника до полностью рассеянного) источника света, используемого для первоначальной нерезкой экспозиции маски, в то время как сила эффекта может быть контролируется изменением контраста и плотности (т. е. экспозиции и проявления) нерезкой маски.

Для традиционной фотографии на монохромных материалах обычно используется нерезкая маскировка ; специальные панхроматические мягкие черно-белые пленки были доступны для маскировки фотографических цветных прозрачных пленок. Это было особенно полезно для управления диапазоном плотности прозрачных пленок, предназначенных для фотомеханического воспроизведения .

Цифровое нерезкое маскирование [ править ]

Исходное изображение (вверху),
изображение с
повышенной резкостью (в центре), изображение с высокой резкостью (внизу)

Тот же принцип разности используется в инструменте нерезкого маскирования во многих программных пакетах для обработки цифровых изображений, таких как Adobe Photoshop и GIMP . [2] Программа применяет размытие по Гауссу к копии исходного изображения, а затем сравнивает ее с оригиналом. Если разница превышает заданное пользователем пороговое значение, изображения (по сути) вычитаются.

Цифровое нерезкое маскирование - это гибкий и эффективный способ повышения резкости, особенно на отсканированных изображениях . К сожалению, это может привести к появлению нежелательных заметных краевых эффектов или увеличению шума изображения . Однако эти эффекты можно использовать творчески, особенно если резкость одного канала изображения RGB или Lab усилена. Нежелательные эффекты можно уменьшить, используя маску, особенно созданную с помощью обнаружения краев, для применения повышения резкости только к желаемым областям, что иногда называют «умной резкостью».

Как правило, цифровое нерезкое маскирование регулируется величиной, радиусом и порогом:

  • Величина указывается в процентах и ​​контролирует величину каждого выброса (насколько темнее и насколько светлее становятся границы). Это также можно рассматривать как добавление контраста по краям. Это не влияет на ширину кромки обода.
  • Радиус влияет на размер кромок, которые необходимо улучшить, или на то, насколько широкими становятся кромочные кромки, поэтому меньший радиус улучшает детализацию меньшего масштаба. Более высокие значения радиуса могут привести к появлению ореолов по краям, обнаруживаемой слабой световой кромки вокруг объектов. Для мелких деталей нужен меньший радиус. Радиус и количество взаимодействуют; уменьшение одного позволяет больше другого.
  • Порог управляет минимальным изменением яркости, которое будет повышено, или тем, насколько далеко должны быть друг от друга соседние тональные значения, прежде чем фильтр что-либо сделает. Такое бездействие важно для предотвращения образования пятен на гладких участках. Настройку порога можно использовать для повышения резкости более выраженных краев, оставляя более тонкие края нетронутыми. Низкие значения должны повышать резкость, потому что меньше областей исключаются. Более высокие пороговые значения исключают области с более низким контрастом.

Существуют различные рекомендации для начальных значений этих параметров [3], и значение может отличаться в зависимости от реализации. Обычно рекомендуется радиус от 0,5 до 2 пикселей и величина от 50 до 150%.

Также можно реализовать USM вручную, создав отдельный слой, который будет действовать как маска; [2] это можно использовать, чтобы понять, как работает USM, или для тонкой настройки.

Типичная формула смешивания для нерезкого маскирования:

резкость = исходный + (исходный - размытый) × количество.

Повышение местного контраста [ править ]

Нерезкое маскирование также можно использовать с большим радиусом и малой величиной (например, радиусом 30–100 пикселей и величиной 5–20% [4] ), что дает увеличенный локальный контраст, метод, называемый усилением локального контраста . [4] [5] USM может увеличивать резкость или (локальный) контраст, потому что это обе формы увеличения различий между значениями, увеличения наклона - резкость относится к очень мелким (высокочастотным) различиям, а контраст - к большим масштабные (низкочастотные) различия. Более мощные методы улучшения тональности называются тональным отображением .

Сравнение с деконволюцией [ править ]

Для обработки изображений деконволюция - это процесс приблизительно инвертирования процесса, который привел к размытию изображения. В частности, нерезкое маскирование - это простая операция с линейным изображением - свертка с помощью ядра, которое представляет собой дельту Дирака за вычетом ядра размытия по Гауссу. С другой стороны, деконволюция обычно считается некорректной обратной задачей.это лучше всего решается с помощью нелинейных подходов. В то время как нерезкое маскирование увеличивает видимую резкость изображения без учета способа получения изображения, деконволюция увеличивает видимую резкость изображения, но основана на информации, описывающей некоторые из вероятных источников искажений используемого светового пути. в захвате изображения; поэтому иногда это может быть предпочтительным, когда затраты на время подготовки и время вычисления для каждого изображения компенсируются увеличением четкости изображения.

С помощью деконволюции «потерянные» детали изображения могут быть приблизительно восстановлены, хотя обычно невозможно проверить точность любой восстановленной детали. Статистически может быть достигнут некоторый уровень соответствия между изображениями с повышенной резкостью и реально отображаемыми сценами. Если сцены, которые будут захвачены в будущем, достаточно похожи на сцены с подтвержденными изображениями, то можно оценить степень точности восстановленных деталей. Улучшение качества изображения часто бывает привлекательным, поскольку те же проблемы проверки присутствуют даже для неулучшенных изображений.

Чтобы деконволюция была эффективной, необходимо смоделировать все переменные в сцене изображения и устройстве захвата, включая диафрагму , фокусное расстояние , расстояние до объекта, линзы, а также показатели преломления и геометрию носителя . Успешное применение деконволюции к изображениям с камеры общего назначения обычно невозможно, потому что геометрия сцены не задана. Однако в действительности деконволюция применяется к микроскопии и астрономической визуализации, где ценность полученной резкости высока, устройства формирования изображений и относительные положения объектов хорошо определены, а оптимизация устройств формирования изображений для физического улучшения резкости будет стоить значительно дороже. В случаях, когда присутствует стабильная, четко выраженная аберрация, например, дефект хрусталика на ранней стадииНа изображениях космического телескопа Хаббла деконволюция - особенно эффективный метод.

Реализация [ править ]

В приведенном ниже примере изображение свернуто с помощью следующего фильтра повышения резкости:

Фильтр резкости

Эта матрица получается путем взятия тождественного ядра и вычитания ядра обнаружения краев:

- =

Эффектом повышения резкости можно управлять, изменяя вклад обнаружения краев .

Второе изображение было увеличено вдвое по сравнению с первым.

Это возможная реализация этого ядра в Processing (Java).

float  sharpenForce  =  1 ; float [] []  kernel  =  {{  0 ,  - 1 * SharpenForce ,  0 },  {  - 1 * SharpenForce ,  ( 4 * SharpenForce )  + 1 , - 1  * SharpenForce },  {  0 ,  - 1 * SharpenForce ,  0 }} ;  Изображение PImage ;void  setup ()  {  size ( 1920 ,  1080 );  image  =  loadImage ( "Автомобиль.jpg" );  noLoop (); }void  draw ()  {  изображение ( изображение ,  0 ,  0 );  изображение . loadPixels ();  PImage  NewImage  =  createImage ( изображение . Ширина ,  изображение . Высота ,  RGB );  for  ( int  Y  =  1 ;  Y  <  image . height - 1 ;  Y ++  )  {  for  ( int  X  =  1 ;  X  <  image . width - 1 ;  X ++ )  {  int  newPixelValueR  =  0 ;  int  newPixelValueG  =  0 ;  int  newPixelValueB  =  0 ;  for  ( int  YK  =  - 1 ;  YK  <  2 ;  YK ++ )  {  for  ( int  XK  =  - 1 ;  XK  <  2 ;  XK ++ )  {  int  PixelPosition  =  ( Y + YK )  *  изображение . ширина  +  ( X + XK );  float  PixelValueR  =  красный ( image .пикселей [ PixelPosition ] );  float  PixelValueG  =  зеленый ( изображение . пикселей [ PixelPosition ] );  float  PixelValueB  =  синий ( изображение . пикселей [ PixelPosition ] );  newPixelValueR  + =  ядро [ YK + 1 ] [ XK + 1 ]  *  PixelValueR ;  newPixelValueG  + =  ядро [ YK +1 ] [ XK + 1 ]  *  PixelValueG ;  newPixelValueB  + =  ядро [ YK + 1 ] [ XK + 1 ]  *  PixelValueB ;  }  }  NewImage . пикселей [ Y * изображение . ширина  +  X ]  =  цвет ( newPixelValueR ,  newPixelValueG ,  newPixelValueB );  }  }  NewImage . updatePixels ();  изображение ( NewImage ,  ширина / 2 ,  0 ); }

См. Также [ править ]

  • Улучшение края
  • Иллюзия корнсвита

Ссылки [ править ]

  1. ^ Фултон, Уэйн (1997–2010). «Несколько советов по сканированию, Повышение резкости - Маска нерезкости» . Scantips.com . Архивировано 27 апреля 2019 года . Проверено 1 октября 2019 года .
  2. ^ а б 4.9. Нерезкая маска , особенно. 4.9.4. Как работает нерезкая маска?, Документация GIMP.
  3. ^ Руководство по повышению резкости изображения , Cambridge in Color.
  4. ^ a b Повышение локальной контрастности , Cambridge in Color.
  5. ^ Понимание местного повышения контрастности , светящийся пейзаж.
  • Заточка на шпильке , Дэн Маргулис , февраль 1998 г.
  • Жизнь на грани , Дэн Маргулис , январь 2005 г.

Внешние ссылки [ править ]

  • Интерактивный пример нерезкой маски
  • Руководство пользователя PhotoKit Sharpener
  • Заточка 101 , зеркало Тома , 1 августа 2003 г.
  • Нерезкая маска: аналоговый Photoshop , образец нерезкой маскировки в темной комнате, до цифрового